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Integrazioni machine-learning in Python

(4)
Informazioni sull'integrazione provenienti da recensioni di utenti reali.
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Recensioni machine-learning in Python (47)

Recensioni

Recensioni machine-learning in Python (47)

4.6
Recensioni 47

Review Summary

Generated using AI from real user reviews
Gli utenti lodano costantemente la facilità d'uso e il ricco ecosistema di librerie che Python offre per l'apprendimento automatico, rendendolo accessibile sia ai principianti che agli sviluppatori esperti. La sintassi intuitiva e l'ampio supporto della comunità migliorano l'esperienza di apprendimento e facilitano il rapido prototipazione. Tuttavia, alcuni utenti notano che le prestazioni possono essere un problema con grandi set di dati.

Pro e Contro

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Le recensioni di G2 sono autentiche e verificate.
Utente verificato in Design
AD
Enterprise (> 1000 dip.)
"È molto facile creare un modello di machine learning con l'aiuto di diverse librerie Python."
Cosa ti piace di più di machine-learning in Python?

Creare un modello di machine learning con l'aiuto di Python è molto facile, inoltre se lo stai integrando con una pipeline sincrona, Python funziona molto bene. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di machine-learning in Python?

Posso solo pensare a un po' lento, altrimenti tutto va bene. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

AR
Profesor titular
Mid-Market (51-1000 dip.)
"Potente e moderno apprendimento automatico usando python"
Cosa ti piace di più di machine-learning in Python?

Gli ultimi e più avanzati modelli per l'apprendimento automatico sono disponibili in Python. Questo ti permette di eseguire esperimenti aggiornati. Ci sono molti tutorial per utilizzare l'apprendimento automatico con Python e i sistemi più moderni lo usano.

Se ho qualche problema con l'output, o qualsiasi errore, ci sono molti forum su internet che mostrano qualsiasi possibile soluzione. Questo mi incoraggia a usarlo perché posso essere sicuro di risolvere qualsiasi problema possa avere. Se non trovi la soluzione, puoi postare una domanda e aspettare una risposta nei giorni successivi.

D'altra parte, l'apprendimento automatico con Python permette di utilizzare l'accelerazione HW come le GPU. Devi solo impostare l'HW corretto.

Un altro vantaggio è il fatto che ci sono diverse librerie per fare apprendimento automatico con Python. Nel caso in cui non te ne piaccia nessuna, puoi scegliere tra le altre. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di machine-learning in Python?

Ci sono molte librerie e la documentazione per alcune di esse è a volte incompleta. Inoltre, alcune funzioni cambiano tra le diverse versioni, rendendo il vecchio codice incompatibile con il nuovo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Dinesh Y.
DY
Manager
Enterprise (> 1000 dip.)
"La migliore piattaforma open source per eseguire analisi"
Cosa ti piace di più di machine-learning in Python?

È disponibile su una piattaforma open-source e ha una comunità molto buona per chiarire tutti i dubbi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di machine-learning in Python?

La sicurezza dei dati è una delle preoccupazioni qui, ma ci sono molti modi per proteggerla. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Utente verificato in Tecnologia dell'informazione e servizi
UT
Mid-Market (51-1000 dip.)
"Apprendimento automatico con Python"
Cosa ti piace di più di machine-learning in Python?

Ridurrà drasticamente il nostro lavoro. Esempio: il mese scorso ho lavorato sulla sintesi del testo con ml e alla fine del progetto ho concluso che riduce l'80% del nostro sforzo manuale. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di machine-learning in Python?

C'è un inconveniente che a volte non è accurato Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

manisha s.
MS
intern
Software per computer
Piccola impresa (50 o meno dip.)
"Strumento di scripting Python e strumento di apprendimento automatico"
Cosa ti piace di più di machine-learning in Python?

Python è un linguaggio di programmazione per l'apprendimento automatico facile da usare, che dispone di librerie e pacchetti estesi. I suoi pacchetti forniscono una visualizzazione efficiente per comprendere. Inoltre, al giorno d'oggi è utilizzato per scopi di sicurezza informatica per la creazione di script automatizzati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di machine-learning in Python?

La sintassi è meno user-friendly rispetto ad altri linguaggi di programmazione come R, il che la rende meno efficiente per i principianti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Kartik K.
KK
Product Technology Planning- Staff Industrial Engineer, Global Operations
Enterprise (> 1000 dip.)
"ML in python"
Cosa ti piace di più di machine-learning in Python?

Compatibilità con i dataframe e la comunità online. Inoltre è facile da imparare e facile da usare. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di machine-learning in Python?

Meno flessibilità nel cambiare l'algoritmo. Modificare le librerie non è così facile Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Utente verificato in Forniture e attrezzature aziendali
AF
Enterprise (> 1000 dip.)
Partner commerciale del venditore o concorrente del venditore, non incluso nei punteggi G2.
"Feedback positivo sul Machine Learning in Python"
Cosa ti piace di più di machine-learning in Python?

Il fatto che operi su un percorso semplificato. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di machine-learning in Python?

A volte il codice di errore può essere difficile da identificare Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Prabakar S.
PS
Project Engineer
Software per computer
Piccola impresa (50 o meno dip.)
"Era del Machine Learning"
Cosa ti piace di più di machine-learning in Python?

Pacchetti come Sci-kit learn e Keras sono molto utili per un rapido dispiegamento nella linea di produzione. Il Deep Learning nella visione artificiale mostra risultati considerevoli. Con una grande quantità di dati, i framework di Machine Learning in Python ci aiutano a sviluppare più velocemente e a ridurre il nostro tempo di sviluppo. Framework come Tensorflow, caffe, pytorch sono molto efficaci nello sviluppo e nel dispiegamento del deep learning. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di machine-learning in Python?

Quando abbiamo una grande quantità di dati, è necessario analizzarli prima di utilizzarli per lo sviluppo. Qui in Python Machine Learning, non c'è un buon framework di analisi dei dati in python. Non mi piace python perché il suo tempo di sviluppo è molto alto. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

NS
Software Engineer
Software per computer
Piccola impresa (50 o meno dip.)
"Una delle migliori librerie per implementare il machine learning"
Cosa ti piace di più di machine-learning in Python?

È l'amalgama di tutti i tipi di algoritmi di apprendimento automatico insieme ai loro esempi e tutorial che è la cosa migliore. È molto ben documentato, il che lo rende facile da implementare. È anche facile da usare. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di machine-learning in Python?

Ha fornito molti metodi di implementazione che sono piuttosto buoni, ma allo stesso tempo generano troppa confusione. Quindi è necessario fare qualche ricerca per decidere quale opzione scegliere tra quelle disponibili. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Bryce S.
BS
Machine Learning Engineer
Wireless
Piccola impresa (50 o meno dip.)
"La semplicità di usare Python per l'apprendimento automatico"
Cosa ti piace di più di machine-learning in Python?

Mi piace quanto sia semplice usare Python e la quantità di librerie già esistenti che aiutano a ridurre il tempo di sviluppo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di machine-learning in Python?

L'unica cosa che davvero non mi piace è quando aggiornano la versione di Python e ti ritrovi con codici che funzionano solo su certe versioni. Diventa quindi il tuo compito aggiornare o ridurre la sintassi del codice a seconda della versione che stai usando. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

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